交叉熵求导第41页

【Sage数学库】符号计算：函数求导、求偏导数、求积分

【Sage数学库】符号计算：函数求导、求偏导数、求积分帮助链接：https://doc.sagemath.org/html/en/reference/calculus/sage/calculus/tests.html

hardwork617s·2023-01-02 15:19

【论文翻译】年龄估计 CORAL

Rankconsistentordinalregressionforneuralnetworkswithapplicationtoageestimation链接：https://arxiv.org/pdf/1901.07884.pdf摘要在许多现实世界的预测任务中，类的标签包括关于标签之间相对排序的信息，这些信息是常用的损失函数（如多类别交叉熵

ericdiii·2023-01-02 14:28

机器学习算法系列（三）- 标准线性回归算法（Standard Linear Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：矩阵求导、一丢丢编程知识一、引言前面介绍了两种二元分类算法——感知器算法、口袋算法，这些算法解决的都是分类的问题，但是现实中更多的是例如预测某一地区的房价、银行该给某个人多少额度的信用卡

Saisimonzs·2023-01-02 14:54

Softmax从小白到深度理解

大家在学习深度学习时，肯定会遇到softmax这个知识点，初学者大都一知半解，没有理解透彻，很多文章直接讲述softmax公式及求导，忽略了其中的因果缘由。

-麦_子-·2023-01-02 13:26

第一类换元法（凑微分法）

前置知识：直接积分法第一类换元法（凑微分法）对于函数f(x),g(x)f(x),g(x)f(x),g(x)根据复合函数的求导法则，ddx[f(g(x))]=f′(g(x))⋅g′(x)\dfrac{d}

tanjunming2020·2023-01-02 13:25

Softmax分类以及交叉熵详解

Softmax分类以及交叉熵详解Softmax分类写这篇文章的目的是记录下实现分类时所遇到的问题在李沐的动手学深度学习中有这样的代码y=torch.tensor([0,2])y_hat=torch.tensor

深度学习渣·2023-01-02 13:23

【线性神经网络】softmax回归

one-hot编码一般用于分类问题，其特征是离散的很简单，用n个状态表示表示n个特征，其中只有一个状态取值为1，其他全为0交叉熵使用真实概率与预测概率的区别来作为损失损失函数均方损失L2Loss绿色曲线是似然函数

PBemmm·2023-01-02 13:48

矩函数与切诺夫界（简述Hoeffding Bound）

而且我们还可以知道“矩函数在0处的n阶导数为期望的n阶原点矩”（我们同时对上式进行先求期望后求导数）。接下来，我们讲一个例子去运用矩函数的求解。具体笔记如图所

tDrogoyyy·2023-01-02 13:18

【李沐】 softmax回归的代码

对于一个样本使用它的one-hot标签能获得它的正确分类的概率，方便后面使用交叉熵：cmp=y_hat.type(y.dtype)==y对于yhat中的每一行，也就是每一张图片，找到它的最大值，并且用它的

é«·2023-01-02 13:47

单变量微积分重点回顾

共分5个章节：UNIT1：导数的介绍，隐变量的求导，进而可以对一个逆函数求导，只需要知道函数本身的求导。

小凉宫·2023-01-02 12:41

一般高斯情况下CRLB求解时Fisher信息阵公式推导

目录一般高斯情况下Fisher信息阵公式公式推导前需要整理的公式和性质性质1：自相关矩阵和其逆矩阵都是对称矩阵性质2：行列式求导公式性质3：逆矩阵求导公式性质4：向量求迹(Tr)性质5：对称阵的计算公式性质

weixin_43270276·2023-01-02 11:16

CVPR2022：计算机视觉中长尾数据平衡对比学习

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取【前言】现实中的数据通常存在长尾分布，其中一些类别占据数据集的大部分，而大多数稀有样本包含的数量有限，使用交叉熵的分类模型难以很好的分类尾部数据

自动驾驶之心·2023-01-02 08:08

机器学习基础

导致偏差和方差的原因1.3，深度学习中的偏差与方差1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率2.2，先验概率2.3，后验概率2.4，贝叶斯公式2.5，后验概率实例三，相对熵与交叉熵

qq_1041357701·2023-01-02 07:12

LIO_SAM LMOptimization公式推导

xi+D≥0n^T\timesx+D=0\\d=n^T\times(x_i-x_0)=n^T\timesx_i+D\ge0nT×x+D=0d=nT×(xi−x0)=nT×xi+D≥0这样的话就可以直接求导

qq_41093957·2023-01-01 23:14

Pytorch & MONAI — 手撸各种loss

1.BCEloss1.1简介全称：BinaryCrossEntropyLoss，二值交叉熵损失。顾名思义，只用于二值的情况，即label为0和1的情况公式：其中，yi表示label，取值为0或1。

Tina姐·2023-01-01 17:54

softmax回归和交叉熵损失函数

本文章参考动手学深度学习一书，主要使用的是mxnet深度学习模块，在jupyter上进行实现。softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训

心无旁骛~·2023-01-01 14:43

吴恩达《机器学习》——Logistics回归代码实现

2.Logistics回归交叉熵损失函数梯度过拟合与欠拟合正则化3.Python代码实现4.单维与多维Logistic分类单维数据分类多维数据分类数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https

Ace2NoU·2023-01-01 13:13

由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式

背景在学习高等数学的极限和导数时，发现老师给了很多等价无穷小公式以及求导法则，记忆力有限，死记硬背容易背叉，所以尝试动手推导其过程，加深理解。

yangqin@1225·2023-01-01 12:00

基于主定理以及递推树求解递归算法的时间复杂度

因此利用这种方法求时间复杂度比较困难，需要利用别的方式进行求导。主要是以下两种方式：主定理、递推树。1.主定

starlet_kiss·2023-01-01 11:13

一文读懂tensorflow: 基本概念和API

文章目录前言tensorflow发展历程基本概念张量神经网络、层模型超参数损失函数交叉熵函数激活函数梯度和自动微分优化器tensorflow2.x和tensorflow1.xtensorflow开发流程

北极象·2023-01-01 09:28

fastapi+vue前后端分离之前后端联调04

vue-axios，在package.json添加这两个，添加完之后记得执行npminstall回想一下，我们是把表单填充完之后，点击导出按钮，触发请求后端api，那我们意味着在导出按钮的点击事件中触发请求导出接口即可

网安小工二狗·2023-01-01 07:07

LR算法推导和损失函数详解

LR算法1、公式推导1、线性回归加上sigmod函数进行归一化到0-1之间2、损失函数采用交叉熵（极大似然函数）1/m*[-ylog§-(1-y)log(1-p)]2、损失函数为什么不MSE1、非凸函数

Massacre96Wj·2023-01-01 00:18

MNIST手写数字识别：分类应用入门（理论篇）

独热编码的一些操作创建独热编码独热编码取值交叉熵损失MNIST手写数字识别数据集介绍及获

T&King·2022-12-31 23:11

机器学习历程——人工智能基础与应用导论（3）（线性模型）

一、线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数二、一元线性回归（Linearregression）分别对w、b求导：令导数为0,得到闭式(closed-form)解

勇敢驴驴·2022-12-31 17:19

线性回归算法从认知到实战内含波士顿房价预测案例

线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归的特征与目标的关系分析3小结2.2线性回归api初步使用学习目标1线性回归API2举例2.1步骤分析2.2代码过程3小结2.3数学:求导学习目标

就是这个范~·2022-12-31 16:07

机器学习中的那些基础概念，你会了吗？

1、交叉熵损失函数用交叉熵和均方误差的区别是什么？为什么网络选择损失函数，有时候用交叉熵，有时候用均方误差？信息量：一条信息的信息量大小和它的不确定性有很大的关系。

进击的小怪兽·2022-12-31 11:08

生成对抗网络GAN 学习笔记

GAN的算法原理1.最原始的极大极小博弈GAN的目标函数是其中D(x)是[1,0]^T和[D(x),1-D(x)]^T间的交叉熵。类似地，log(1-D(G(z))

六个核桃Lu·2022-12-31 11:00

【机器学习算法面试】（一）为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵？

Blank_spaces·2022-12-31 11:29

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape

SuperWiwi·2022-12-31 09:17

Leora_lh·2022-12-31 09:35

圆月弯刀鞘·2022-12-31 09:58

图像特征-harris-角点检测

角点检测效果cv2.cornerHarris(img,blockSize,ksize,k)1、img:数据类型为float32的输入图像2、blockSize:角点检测中指定区域的大小3、ksize:sobel求导中使

lllliliha·2022-12-31 09:54

动态表面控制（DSC）简单介绍

动态表面控制DSC简单介绍1.动态表面控制由来2.动态表面控制的理论介绍1)李雅普诺夫函数V1V_1V1的设计与求导2)李雅普诺夫函数V2V_2V2的设计与求导3)总体李雅普诺夫函数V3V_3V3的设计与求导

高能阿博特·2022-12-31 06:37

nlp——机器学习（2）

，还有其他机器学习的应用上思路：开始于0，1，不停改变0，1去减少代价函数J，直到我们找到J的最小值或者局部最小值反复做一步直到收敛:=赋值=判等需要同时更新0，1，即同步更新a1:=a1-b(对a1求导

soobinnim·2022-12-30 22:57

【tensorflow】- 知识点补充

1.1自动求导函数：GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)persistent：布尔值，用来指定新创建的gradienttape

我菜就爱学·2022-12-30 18:26

LeNet-5经典卷积神经网络模型搭建及应用实例

net.py）1.1方式一1.2方式二（nn.Sequential)1.3验证2.模型训练（train.py)2.1数据类型转换2.2加载训练数据集2.3加载测试集2.4调用网络并采用GPU2.5定义交叉熵损失函数

工程湛湛·2022-12-30 17:34

PyTorch 3 - 模型相关方法

文章目录创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类bce多分类模块的组合ONNX将pytorchmodel转为onnx格式将caffee2导入onnx模型使用onnx将pytorch

伊织code·2022-12-30 14:13

pytorch方法介绍汇总

后向计算不在子图中执行，requires_grad可以冻结部分模型；volatile决定requires_grad为false，不需要更改模型的任何设置来用于inference，不会保存中间状态2.自动求导编码历史信息每个变量有一个

codeSniper、·2022-12-30 12:08

pytorch框架的使用

介绍安装简单示例-线性拟合数据类型常用方法工具集函数式API和类API网络层优化器激活函数损失函数求导机制可视化操作介绍相比TensorFlow的静态图开发，Pytorch的动态图特性使得开发起来更加人性化

fkyyly·2022-12-30 11:29

ceres 学习笔记

目录介绍基本流程例题1helloword数值法求导例题2:求解鲍威尔方程的最小值例题3曲线拟合例题4BundleAdjustment例题5复杂的曲线拟合补充参考介绍Ceres可以解决以下形式的边界约束鲁棒化非线性最小二乘问题表达式

每天都在努力学习SLAM的小黑·2022-12-30 07:15

多元函数的微分法

树形图看树形图注意点：从根结点找叶子自变量自变量只有一种是一元函数(全导数)，是d自变量有多种是多元函数(偏导数)，是δ全微分形式不变性不是光记着，拿到一个式子，两边对变量直接求导，然后展开1.z，u，

Tsukinousag1·2022-12-30 07:43

SLAM中线特征的参数化和求导过程（从前端提取，到后端优化）

背景线特征的提出，是在这样一个大背景下，基于点特征的视觉slam系统，平时没问题，但遇到了缺乏纹理的甚至是完全没有纹理的low-texured场景。可能会失效。线特征的出现就是更加充分的利用了空间中领的这些几何信息，那么自然视觉slam系统也就会更加的鲁棒。点特征我们很熟悉，前端提取，后面把它的空间三维坐标（也恰好是三个自由度）输入到后端优化器中尽心优化。因为恰好是三自由度，三个坐标，所以没有多余

Terrence Shen·2022-12-30 07:42

Ceres详解（二） CostFunction

CostFunction，ceres提供了许多种CostFunction模板，较为常用的包括以下三种：1、自动导数（AutoDiffCostFunction）：由ceres自行决定导数的计算方式，最常用的求导方式

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2022-12-30 07:38

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。现在，我们要求当w等于什么的时候，J(w)能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置

Vertira·2022-12-30 04:17

关于深度学习的backpropagation

lossfunction：在gradientdescent时：（前向*后向）前向：所以后向：注：截图来自台湾大学李宏毅教授课程PPT，对于我本人理解BP很有启发后向求导具体过程：

qq_32110859·2022-12-30 03:39

Pytorch学习笔记---自动求导机制,线性回归模型搭建

一、自动求导机制torch框架可以自动进行求导，这在搭建网络过程中提供了很大的便利。

NewSuNess·2022-12-30 03:00

深度学习4

###交叉熵方法#####1.交叉熵方法的实践部分。#####2.交叉熵方法在两个Gym环境（熟悉的CartPole和FrozenLake网格世界）的应用。#####3.交叉熵方法的理论背景。

clayhell·2022-12-29 22:14

图像边缘检测 Sobel边缘检测

图像检测的原理是检测相邻的几个点像素值之间的变化率，相对于对函数求导。求点P(x,y)的变换率，可以在点P周围选取一些点，求x方向的距离Gx，再求y方向上的距离Gy。

@一头雾水@·2022-12-29 22:30

pytorch 实现ANN（代码正确，注释完整）

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#注意此处类型转化为float，不然后面求导会报错

诗人藏夜里·2022-12-29 21:23

沐——《自动微分》

一、基础知识注：1、深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分（automaticdifferentiation）来加快求导。

wuli念泽·2022-12-29 21:41

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